La IA vivirá en 2026 un salto de escala dentro de las organizaciones. Dejará de ser un conjunto de pruebas aisladas o pilotos en departamentos concretos para empezar a formar parte de los procesos críticos, la toma de decisiones y la arquitectura tecnológica central. El objetivo ya no es demostrar que la tecnología funciona, sino convertirla en palanca directa de productividad, eficiencia y ventaja competitiva.
En este contexto, GFT, compañía AI-Centric global especializada en transformación digital, ha identificado siete claves que marcarán la adopción empresarial en los próximos meses. Sus analistas sitúan 2026 como el punto de inflexión en el que las empresas comenzarán a industrializar de verdad sus iniciativas, apoyándose en agentes inteligentes, plataformas de gobierno y casos de uso que ya ofrecen resultados medibles.
El desarrollo de software se acelerará con copilotos inteligentes
De acuerdo con previsiones de Gartner, para 2028 el 90 % de los ingenieros de software empresarial utilizará asistentes de codificación basados en inteligencia artificial, frente a menos del 14 % a principios de 2024. GFT considera que 2026 será el año en que esta tendencia aterrice de forma masiva en los equipos de desarrollo.
Herramientas como Wynxx, la plataforma de IA generativa de GFT para el ciclo de vida del software, ya están permitiendo reducir hasta un 90 % el tiempo dedicado a documentación e informes técnicos, liberando a los profesionales para que se concentren en arquitectura, diseño funcional y calidad. El impacto se notará en plazos de entrega más cortos, menor carga operativa y una mejora sustancial en la consistencia del código.
La automatización pasará de tareas sueltas a procesos end-to-end
Hasta ahora, gran parte de los proyectos se ha centrado en automatizar tareas concretas: clasificación de documentos, generación de texto o análisis de log. La visión de GFT para 2026 es que la IA se desplegará a lo largo de procesos completos, desde la ingestión de datos hasta la decisión final.
Ignasi Barri, director global de IA y Datos de GFT, destaca que las empresas que apliquen la tecnología de forma transversal y holística serán las que consigan un rendimiento real. Esto implica coordinar varios modelos, orquestar agentes, integrar sistemas core y establecer marcos de gobierno que permitan monitorizar el comportamiento de extremo a extremo.
Menos tiempo de caída gracias a la resolución inteligente de incidencias
Los sistemas core de banca, energía, telecomunicaciones, industria o retail gestionan miles de incidencias al año. Cualquier minuto de indisponibilidad afecta a clientes, ingresos y reputación. GFT ha probado en diferentes proyectos que, entrenando modelos con el histórico real de incidencias, es posible recortar en torno a un 30 % los tiempos medios de resolución apenas tres meses después de poner la solución en producción.
La IA sugiere pasos de remediación, agrupa casos similares, prioriza alertas y reduce la necesidad de intervención manual constante. El resultado es un descenso notable en el tiempo de parada y una mejora clara en la estabilidad de las plataformas.
Los análisis de riesgo y cumplimiento se apoyarán en agentes especializados
Procesos como el análisis de riesgo crediticio, el cumplimiento normativo o las auditorías internas dedican gran parte de su esfuerzo a recopilar documentos, revisar información y preparar reportes previos a la decisión.
GFT, en colaboración con la consultora Oliver Wyman, ha participado en iniciativas capaces de reducir entre un 30 % y un 40 % los tiempos asociados a la generación de informes de riesgo. Agentes de IA especializados pueden leer expedientes, extraer campos clave, comparar con políticas internas y generar borradores de informes para su revisión. Con el mismo equipo humano, las entidades pueden analizar más casos, responder antes y documentar mejor cada decisión.
La modernización de sistemas legacy dejará de ser una misión imposible
Durante años, muchas organizaciones ni siquiera se planteaban modernizar sus sistemas más antiguos por la duración, el riesgo y el enorme coste de estos proyectos. La IA está cambiando este paradigma. GFT emplea modelos capaces de analizar millones de líneas de código, identificar dependencias, mapear flujos funcionales y proponer estructuras objetivo en una fracción del tiempo que requería el análisis manual.
Esto reduce de forma considerable el esfuerzo inicial, acorta plazos y rebaja los riesgos de migración. Proyectos que antes quedaban en un cajón por inviables ahora sí se ejecutan, abriendo una nueva etapa para la renovación de plataformas core en banca, seguros o industria.
La industrialización llegará de la mano de agentes autónomos y marketplaces internos
La siguiente ola estará marcada por agentes capaces de actuar de forma autónoma dentro de límites definidos: lanzar procesos, actualizar registros, interactuar con aplicaciones internas o ejecutar tareas operativas sin supervisión constante.
Para darles cabida de manera segura, GFT está desarrollando un Agentic Marketplace interno, una plataforma desde la que desplegar, monitorizar y gobernar agentes bajo un marco común alineado con principios de IA responsable, segura y escalable. Este enfoque permitirá pasar del experimento a la industrialización, manteniendo control sobre qué puede hacer cada agente, cómo lo hace y con qué nivel de trazabilidad.
Los perfiles profesionales se redefinirán alrededor de la inteligencia artificial
Todas estas tendencias tendrán un reflejo directo en el trabajo diario. Los equipos dedicarán más tiempo a tareas de análisis, diseño y decisión, mientras que las actividades repetitivas se delegarán en modelos y agentes.
Surgirán funciones específicas ligadas a la supervisión de sistemas, gobierno del dato, diseño de casos de uso y evaluación del impacto. GFT, que cuenta con más de 12.000 expertos en tecnología en más de 20 países y un equipo de más de 2.300 profesionales en España, ya está incorporando estos perfiles en proyectos reales. La combinación de talento especializado y plataformas avanzadas será, según la compañía, el verdadero factor diferencial en 2026.
